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摘要：随着科技的发展，大数据技术给我们的生活带来了极大的便利，在各行各业的人员通过数据分析，使得工作质量和效率得到了提高，在人力资源管理过程中，大数据技术通过数据的分析和归类，打破了传统技术的局限，为人力资源管理工作未来的发展提供了新的参考价值。
关键词：大数据;人力资源管理;数据挖掘与应用
一、人力招聘进行数据化应用
在移动互联网的今天，人力资源的数据已经将各种员工的信息进行了数字化的表示，不仅在招聘环节将候选人的基本信息进行动态建模;而且在正式入职之后，根据实际工作情况进行员工能力模型的建立。通过大数据的运用，这些数据进行全方位的整合，可以满足数据的快速存储，处理和分析，所以，人力资源必然要将以往的数据进行综合化运用，采用第三方大数据库的数据分析工具，以驱动人力资源管理的创新，帮助人力资源数据成为企业未来发展的主要立足点[1]。
立足于本企业进行专业数据的挖掘和提取，才能够为企业招到最适合企业发展脉络的员工，所以在大数据下进行招聘，就希望人力资源能够以数据作为衡量人才的前提，以模型作为选拔人才的标准，有效的避免工作中的无用功，高效的进行人才的筛选，在保证企业招人速度的同时，也能够保证招聘的质量，节省应聘者自身的时间，实现双方的互赢。例如IBM曾经花费13亿美元收购kenexa的线上招聘培训机构，它通过开展400万工作申请者的问卷调查，能够同这些调查中进行大数据分析，保证每个应聘者的人员特质，从而在数字化招聘过程当中，为人才本身、用人企业以及人才中介等机构进行定量化的数字模型挖掘，形成与人才价值的数据市场。因此，人力资源可以在人才招聘的过程当中，学习这样的工作模式，帮助员工在招聘前完成一份问题问卷，通过问题结果，建立起一套数学模型，用这套数学模型和自己企业进行匹配，能够发现与企业自身发展观念相契合的应聘者，而且通过这些数据模型中的工作年限，学历，人才经历等信息动态化的比较，招聘人才的竞争力，帮助人力资源快速认计算出到招聘岗位和应聘者之间的匹配度。
二、结合多种手段进行人才发展追踪
人才测评是运用多种心理学，管理学以及计算机知识对职员进行的综合测量，这种综合测量从知识水平，个人能力，个性特征，性格偏好以及执行力等方面做出了一个综合性的评价，所以，在人力资源管理过程当中，针对已经应聘的人员，人才资源工作部门就需要及时的进行后续的人才发展追踪，才能够帮助人才的发展在本公司之内获得适应的匹配，目前，企业和公司的人才测评多采用单一的专家评估模式，It手段往往借助在题库和人工判卷上，所以对人才测评的结果有一定程度的局限性和不可避免的主观性[2]。
首先，企业人力资源管理者要积极寻找云计算平台和大数据的服务商，在购买相对应的技术服务之后，选择专门做测评的板块进行职员的成长测评，例如，北森是国内最早做测评而且专注于做测评的公司，它利用行业专家经验，已经具备了完善的人力测评经验。为了进一步对人才的选拔进更加科学化、综合性，需要将定性与定量作为新的人才测评指标内容，帮助决策者找到数据间的隐形联系，从而能够实现人力资源的优化配置，帮助员工分析自身发展动态在企业中更快成长。通过联合北森的资源库，本企业能够完成数据的代入，人力资源工作者可以利用其几百万的测试数据，构建出属于本公司发展动态的人员模型，通过这种模型进行评估，帮助不同的员工直观得认识到自己参与工作以来的工作动态发展，获得数据和发展建议，寻求自身下一步的发展方向，与并将自己的目标最大程度与企业发展相重合，实现工作人员和企业的双赢。
三、积极利用数据进行员工培训
利用大数据手段对员工进行培训，能够快速的提高员工的工作能力，在企业内部的培训过程当中，不同的企业有不同的喜好偏好，“科氏四级培训评估模式”的数据持续性比较差，所以，为了实现动态的人才追进培训模式，需要将职员的学习结果，培训前后的工作表现以及公司业绩前后的变化等进行大数据处理，这样能够有效从个人发展上升到公司经营业绩，用足够大的数据和参照标准，表明员工培训的有效性[3]。
在大数据时代，本企业的人力资源管理者可以借助本公司的海量数据，从每名员工招聘前的个人信息，到工作中的成长记录，以及在负责具体项目过程中人员的工作分配，以及公司业绩情况等进行跟踪和对比，判断员工的个人工作能力和培训前后的学习成果，最后，设计出更加符合员工需求的课程。在设计课程方面，通过云课堂，云课本，云考试等形式能够使员工在任何场合接受到灵活的在线教育，这种员工培训就可以摆脱照本宣科式的开会模式，能够较大程度上为员工享受到自己想要享受的职业教育，而在学习培训的过程中，员工通过自己的兴趣和人力资源管理的系统测试，有选择的进行员工培训内容的学习，帮助员工借助网络平台进行持续的个体学习记录，从企业工作的知识点，工作的数据以及项目的动态个人工作心得等，帮助员工自学完成自我培训的内容，看到自己的成长足迹。在resum up的数据支撑下，提醒个人用户要想达到某个职业发展目标，就可以通过resum up提供职业路线进行奋斗，通过step by step等清楚的知道自身对晋升机会，需要累积到什么样的工作经验？累积到什么程度的知识能力？将员工自身的发展和竞争透明化。
总结：总的来说，在大数据条件下，人力资源管理就是将原本单一的人力资源数据进行整合，将人口统计数据，绩效排名，人才流动培训情况，员工教育资历以及企业项目数据等等进行整合，让各个数据之间产生动态的联系，才能够分析出谁是更有潜力发展的人员，企业应当如何完善薪酬和绩效体系，帮助员工正向积极工作，最终实现企业和员工之间的良性发展。
参考文献：
[1]刘文娟.大数据时代下人力资源管理的变革探析[J].中国市场，2021（26）
[2]凌雪芬.大数据时代下的房地产企业人力资源管理分析[J].中国市场，2021（26）
[3]郭桐瑄.大数据时代企业人力资源管理变革探寻[J].中小企业管理与科技（中旬刊），2021（10）
本文為秦皇岛市交通运输局机关服务中心，课题名称：大数据对人力资源管理的影响 编号：2021LX281。课题负责人：刘晓峰
关键词：大数据;人力资源管理;数据挖掘与应用
一、人力招聘进行数据化应用
在移动互联网的今天，人力资源的数据已经将各种员工的信息进行了数字化的表示，不仅在招聘环节将候选人的基本信息进行动态建模;而且在正式入职之后，根据实际工作情况进行员工能力模型的建立。通过大数据的运用，这些数据进行全方位的整合，可以满足数据的快速存储，处理和分析，所以，人力资源必然要将以往的数据进行综合化运用，采用第三方大数据库的数据分析工具，以驱动人力资源管理的创新，帮助人力资源数据成为企业未来发展的主要立足点[1]。
立足于本企业进行专业数据的挖掘和提取，才能够为企业招到最适合企业发展脉络的员工，所以在大数据下进行招聘，就希望人力资源能够以数据作为衡量人才的前提，以模型作为选拔人才的标准，有效的避免工作中的无用功，高效的进行人才的筛选，在保证企业招人速度的同时，也能够保证招聘的质量，节省应聘者自身的时间，实现双方的互赢。例如IBM曾经花费13亿美元收购kenexa的线上招聘培训机构，它通过开展400万工作申请者的问卷调查，能够同这些调查中进行大数据分析，保证每个应聘者的人员特质，从而在数字化招聘过程当中，为人才本身、用人企业以及人才中介等机构进行定量化的数字模型挖掘，形成与人才价值的数据市场。因此，人力资源可以在人才招聘的过程当中，学习这样的工作模式，帮助员工在招聘前完成一份问题问卷，通过问题结果，建立起一套数学模型，用这套数学模型和自己企业进行匹配，能够发现与企业自身发展观念相契合的应聘者，而且通过这些数据模型中的工作年限，学历，人才经历等信息动态化的比较，招聘人才的竞争力，帮助人力资源快速认计算出到招聘岗位和应聘者之间的匹配度。
二、结合多种手段进行人才发展追踪
人才测评是运用多种心理学，管理学以及计算机知识对职员进行的综合测量，这种综合测量从知识水平，个人能力，个性特征，性格偏好以及执行力等方面做出了一个综合性的评价，所以，在人力资源管理过程当中，针对已经应聘的人员，人才资源工作部门就需要及时的进行后续的人才发展追踪，才能够帮助人才的发展在本公司之内获得适应的匹配，目前，企业和公司的人才测评多采用单一的专家评估模式，It手段往往借助在题库和人工判卷上，所以对人才测评的结果有一定程度的局限性和不可避免的主观性[2]。
首先，企业人力资源管理者要积极寻找云计算平台和大数据的服务商，在购买相对应的技术服务之后，选择专门做测评的板块进行职员的成长测评，例如，北森是国内最早做测评而且专注于做测评的公司，它利用行业专家经验，已经具备了完善的人力测评经验。为了进一步对人才的选拔进更加科学化、综合性，需要将定性与定量作为新的人才测评指标内容，帮助决策者找到数据间的隐形联系，从而能够实现人力资源的优化配置，帮助员工分析自身发展动态在企业中更快成长。通过联合北森的资源库，本企业能够完成数据的代入，人力资源工作者可以利用其几百万的测试数据，构建出属于本公司发展动态的人员模型，通过这种模型进行评估，帮助不同的员工直观得认识到自己参与工作以来的工作动态发展，获得数据和发展建议，寻求自身下一步的发展方向，与并将自己的目标最大程度与企业发展相重合，实现工作人员和企业的双赢。
三、积极利用数据进行员工培训
利用大数据手段对员工进行培训，能够快速的提高员工的工作能力，在企业内部的培训过程当中，不同的企业有不同的喜好偏好，“科氏四级培训评估模式”的数据持续性比较差，所以，为了实现动态的人才追进培训模式，需要将职员的学习结果，培训前后的工作表现以及公司业绩前后的变化等进行大数据处理，这样能够有效从个人发展上升到公司经营业绩，用足够大的数据和参照标准，表明员工培训的有效性[3]。
在大数据时代，本企业的人力资源管理者可以借助本公司的海量数据，从每名员工招聘前的个人信息，到工作中的成长记录，以及在负责具体项目过程中人员的工作分配，以及公司业绩情况等进行跟踪和对比，判断员工的个人工作能力和培训前后的学习成果，最后，设计出更加符合员工需求的课程。在设计课程方面，通过云课堂，云课本，云考试等形式能够使员工在任何场合接受到灵活的在线教育，这种员工培训就可以摆脱照本宣科式的开会模式，能够较大程度上为员工享受到自己想要享受的职业教育，而在学习培训的过程中，员工通过自己的兴趣和人力资源管理的系统测试，有选择的进行员工培训内容的学习，帮助员工借助网络平台进行持续的个体学习记录，从企业工作的知识点，工作的数据以及项目的动态个人工作心得等，帮助员工自学完成自我培训的内容，看到自己的成长足迹。在resum up的数据支撑下，提醒个人用户要想达到某个职业发展目标，就可以通过resum up提供职业路线进行奋斗，通过step by step等清楚的知道自身对晋升机会，需要累积到什么样的工作经验？累积到什么程度的知识能力？将员工自身的发展和竞争透明化。
总结：总的来说，在大数据条件下，人力资源管理就是将原本单一的人力资源数据进行整合，将人口统计数据，绩效排名，人才流动培训情况，员工教育资历以及企业项目数据等等进行整合，让各个数据之间产生动态的联系，才能够分析出谁是更有潜力发展的人员，企业应当如何完善薪酬和绩效体系，帮助员工正向积极工作，最终实现企业和员工之间的良性发展。
参考文献：
[1]刘文娟.大数据时代下人力资源管理的变革探析[J].中国市场，2021（26）
[2]凌雪芬.大数据时代下的房地产企业人力资源管理分析[J].中国市场，2021（26）
[3]郭桐瑄.大数据时代企业人力资源管理变革探寻[J].中小企业管理与科技（中旬刊），2021（10）
本文為秦皇岛市交通运输局机关服务中心，课题名称：大数据对人力资源管理的影响 编号：2021LX281。课题负责人：刘晓峰